Summary

組合せの単一セルは分子を特徴付ける方法・肺浸潤異質性ひと幹と前駆細胞集団

Published: October 25, 2018
doi:

Summary

一括遺伝子発現測定クラウド個々 のセル違い異種細胞集団で。ここでは、プロトコルについて述べる方法単一細胞遺伝子発現解析とインデックスの不均一性の線引きによって蛍光活性化セルの並べ替え (FACS) を並べ替えを結合でき、immunophenotypically 分子細胞集団を特徴付けます。

Abstract

肺浸潤の評価と分子解析長い不均一性を表し、明確な細胞集団を定義に使用されています。FACS は本質的に単一セルの試金、しかし分子解析する前に、標的細胞は、一括で分離されたよく前向き単一セルの解像度を失うこと。単一細胞の遺伝子発現解析は、異種細胞集団の個々 のセルの分子の違いを理解するための手段を提供します。一括細胞分析で異なる細胞型の overrepresentation 結果バイアスと希少な細胞からの信号の咬合の生物学的重要性。FACS インデックス並べ替え結合した単一細胞遺伝子発現解析を活用することにより集団調査できる単一セルの解像度の損失なし中間細胞表面マーカーの発現と細胞もキャプチャされます, 中の評価を有効にします。連続表面マーカー発現の関連性。ここでは、逆のトランスクリプションの単一セルを組み合わせたアプローチについて述べる定量的 PCR (RT qPCR) および FACS インデックスを同時に分子を特徴付ける並べ替えおよび細胞集団内で肺浸潤の不均一性。

単一細胞 RNA 配列方法と対照をなして特定のターゲットの増幅と qPCR を使用少ない落ちこぼれで低豊富な転写産物の堅牢な測定のためにはしない読み取りの細胞間の変動に関連する問題によって混同される中深さ。また、直接インデックス並べ替え単一セル換散には、このメソッドをバッファーにより cDNA を合成して特定のターゲット中古増幅の細胞表面で分子の署名の後派生の相関に関しては同様に 1 つのステップで実行するにはマーカー式。造血の単一細胞を調べるのにも他のセルタイプで正常に使用されている記述方法をしました。

結論としては、記載方法は明確な分子集団のそれに続く分離のためのプロトコルを開発するパネルの可能性は、事前に選択された遺伝子の mRNA 発現の高感度に測定できます。

Introduction

それぞれ個々 の白血球細胞が幹細胞が最終的に末期特定を運ぶ最終的なエフェクター細胞に分化ますますコミットの中間の前駆細胞の一連の上に頂点を形成、細胞の階層内に存在すると考えられています。生体機能1。幹細胞システムの構成方法に関する知識の多くは前向きの高濃縮幹細胞や前駆細胞様々 な2 異なる造血集団を切り離すことができるため主造血系で発生しています。FACS を並べ替えています。これが分析する機能や分子、主に遺伝子発現プロファイリング3,4を介してこれらの人口の多くはできました。ただし一括集団個体差細胞の遺伝子発現解析は、平均し、5を失った。したがって、異種細胞内細胞の変化を検出する無能を混同するかもしれない重要な生物学的プロセスの私達の理解場合細胞の小さなサブセットは、人口6の推定される生物学的機能の 7。逆に、単一セルの解像度で遺伝子発現シグネチャの調査は、不均一性を表し、セル8のあるサブセットから覆っの影響を回避する可能性を提供しています。

日付 1 細胞遺伝子発現解析のための多くのプロトコルが開発されました。それぞれの方法で、独自の注意事項があります。最も早い方法であった RNA 蛍光その場で交配 (RNA-魚)、一度に転写産物の限られた数を測るが、RNA 局在9,11の調査のことでユニークです。単一または非常に少数の成績証明書も検出する PCR と qPCR 使用初期の方法は、12を開発しました。ただし、これらが最近交換済み qPCR を通して細胞の何百もの細胞 1 個あたりの成績の何百もの式を同時に分析でき、したがって高次元不均一性解析の使用を許可するマイクロ流体法によるあらかじめ決められた遺伝子パネル10,13。最近 RNA シーケンス技術普及して単一細胞解析、これらは理論的にセルの全体のトランスクリプトームを測定することができ、それにより不均一性解析10に探索的次元を追加14. 多重 qPCR 解析と単一細胞 RNA シーケンスが異なる機能を持っている、従ってメソッドのいずれかを使用するための理論的根拠はターゲット人口のセルの数だけでなく、質問に決まります。高スループットと単一細胞 RNA シーケンスの公平な探索特性と共にセルあたりの低コストは、不明なセルまたは大規模な集団を調査したときに望ましいです。ただし、単一細胞 RNA シーケンスは低豊富で成績証明書が脱落しやすいより頻繁高い豊富な成績証明書のシーケンスに偏っても。これはバイオ情報解析は、しばしば微妙なや技術的ノイズ15に隠された重要なの分子シグナルを明らかにするために高需要を置くかなり複雑なデータにつながることができます。したがって、よ特徴付けられた組織の単一セル qPCR による解析済みプライマー パネルの機能的に重要な遺伝子や分子マーカーの選択することができますの不均一性を決定するための敏感な簡単なアプローチとして、人口。しかし、それは比較するに注意する必要があります単一細胞 RNA シーケンス、セルあたりのコストが単一セル qPCR 法一般的に高くなっています。ここでは、単一セル Rt-qpcr (Teles J.から変更を組み合わせたアプローチについて述べる16)、FACS インデックスに集団内で分子と肺浸潤の不均質性を特徴付けるために17バイオインフォマティクス解析18を同時に並べ替え。

このアプローチで興味の細胞を染色すると、単一セルは、96 ウェル PCR プレートの換散バッファーに直接 FACS によって並べ替えられます。同時に、細胞表面マーカーの追加セットの表現のレベルは、FACS-並べ替え、インデックス並べ替えと呼ばれますメソッド中に単一セルごとに記録されます。物質分離細胞は増幅されその後、RT qPCR、マイクロ流体プラットフォームを使用して、選択した一連の遺伝子の遺伝子発現分析します。この方法により、個々 のセルのセル表面のマーカー式の並べ替えられた同時と同様シングル セル特性の分子分析です。細胞の分子特定サブセットをインデックス付きの並べ替えられたマーカーの発現に直接マップによって subpopulations は、将来の分離に使用できます特定イムノフェノ タイプにリンクできます。メソッドの説明図 1で一歩一歩。微妙な遺伝子式信号を見えなくことができますそれ以外の場合は無関係の豊富な遺伝子の測定を回避できますので、さらにパネルであらかじめ決められた遺伝子は目標とされた遺伝子の表現のより高い解像度に貢献します。さらに、特定のターゲットの増幅、1 つのステップの逆のトランスクリプションおよび増幅できます低表現された成績証明書、転写因子や非ポリ adenylated Rna のような堅牢な測定。重要なは、qPCR 法19特定の悪性疾患を調査するときに重要である融合蛋白質から mRNA の測定を可能にします。最後に、遺伝子の数は集中を調査した、低ドロップ アウト率と単一細胞 RNA シーケンスより高い次元のメソッドと比較して限られた細胞をこのメソッドを簡単に分析した技術的な差プロトコルに従うことによって実験全体から実行できます、このシンプルで簡単な高感度、高スループットの単一細胞遺伝子発現解析法を作って 3 日以内、分析結果にセルを並べ替えします。

Protocol

1. 溶解プレートの準備 390 μ L ヌクレアーゼ フリー水、10% の 17 μ L を混合することによって、余分な 10% の 96 ウェルの十分な換散バッファーを準備 RNA/DNA 無料ベンチを使用して NP 40 2.8 μ 10 mM dNTP 10 μ L 0.1 M DTT、5.3 μ L RNAse 阻害剤 (材料の表を参照してください)。渦とスピン ・ ダウン。 96 ウェル PCR プレートの各ウェルに換散バッファーの 4 μ L を配布し、接着フ?…

Representative Results

説明されたプロトコルは、簡単に実行、迅速かつ信頼性の高いです。実験のセットアップの概要については、図 1にされます。特定のターゲットの増幅、遺伝子発現測定および予備的な分析に、単一セルの並べ替えから、プロトコル全体は、3 日間で実行できます。96 プライマーといずれかの慢性骨髄性白血病 (CML) 患者から 96 セルまたは健康な?…

Discussion

近年では、1 細胞遺伝子発現解析は様々 な細胞集団23の不均一性を定義する貴重な追加になりました。RNA シーケンス テクノロジーの出現は、しかし、これらのメソッドは、セルのセル配列の深さやドロップ アウトの変化によって複雑な理論的にセルの全体のトランスクリプトームを測定する可能性を提供します。何百ものすべてのセルが重要な遺伝子の発現の敏感でロバ?…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

この仕事、医学研究、スウェーデン小児がん財団、ラグナル協会財団と、クヌートとアリス バレンベリー財団でスウェーデンの癌協会、スウェーデン研究評議会、スウェーデン会からの助成金によってサポートします。

Materials

CD14 PECY5 eBioscience 15-0149-42 Clone: 61D3
CD16 PECY5 Biolegend 302010 Clone: 3G8
CD56 PECY5 Biolegend 304608 Clone: MEM-188
CD19 PECY5 Biolegend 302210 Clone: HIB19
CD2 PECY5 Biolegend 300210 Clone: RPA-2.10
CD3 PECY5 Biolegend 300310 Clone: HIT3a
CD123 PECY5 Biolegend 306008 Clone: 6H6
CD235A PECY5 BD Pharma 559944 Clone GAR2
CD34 FITC Biolegend 343604 Clone: 561
CD38 APC Biolegend 303510 Clone: Hit2
CD90 PE Biolegend 328110 Clone: 5E10
CD45RA BV421 BD bioscience 560362 Clone: HI100
CD49f Pecy7 eBioscience 25-0495-82 Clone: eBioGOH3
FBS HyClone SV30160.3
PBS HyClone SH30028.02
96-well u-bottom Plate VWR 10861-564
SFEM Stem cell technologies 9650
Penicillin streptomycin HyClone SV30010
TPO Peprotech 300-18
SCF Peprotech 300-07
FLT3L Peprotech 300-19
Falcon Tube 15 mL Sarstedt 62.554.502
Eppendorph tube Sarstedt 72.690.001
CST beads BD 642412
Accudrop Beads BD 345249 6-µm particles 
Adhesive film Clear Thermo scientific  AB-1170
Adhesive film Foil Thermo scientific  AB-0626
96 well PCR plate Axygen PCR-96M2-HS-C
PCR 1.5 mL tube Axygen MCT-150-L-C
T100 PCR cycler BioRad 186-1096
10% NP40 Thermo scientific  85124
10mM dNTP Takara 4030
0.1M DTT Invitrogen P2325
RNAsout Invitrogen 10777-019 RNAse inhibitor
CellsDirect One-Step qRT-PCR Kit Invitrogen 11753-100
Neuclease free water Invitrogen 11753-100 from CellsDirect kit
2X Reaction Mix Invitrogen 11753-100 from CellsDirect kit
SuperScript III RT/Platinum Taq Mix Invitrogen 11753-100 from CellsDirect kit
Platinum Taq DNA Polymerase Invitrogen 10966026
TaqMan Cells-to-CT Control Kit Invitrogen 4386995
Xeno RNA Control Invitrogen 4386995 From TaqMan Cells-to-CT Control Kit
20X Xeno RNA Control Taqman Gene Expression Assay Invitrogen 4386995 From TaqMan Cells-to-CT Control Kit
96.96 Sample/Loading Kit—10 IFCs Fluidigm BMK-M10-96.96
2X Assay Loading Reagent Fluidigm From 96.96 Sample/Loading Kit
20X GE Sample Loading Reagent Fluidigm From 96.96 Sample/Loading Kit
Control line fluid  Fluidigm From 96.96 Sample/Loading Kit
TaqMan Gene Expression Master Mix Applied Biosystems 4369016
BioMark HD Fluidigm BMKHD-BMKHD
96.96 Dynamic Array IFC Fluidigm BMK-M10-96.96GT
Excel Microsoft Microsoft
FlowJo V10 TreeStar TreeStar
Fluidigm real time PCR analysis Fluidigm Fluidigm
CD179a.VPREB1 Thermofisher scientific Hs00356766_g1
ACE Thermofisher scientific Hs00174179_m1
AHR Thermofisher scientific Hs00169233_m1
BCR_ABL.52 Thermofisher scientific Hs03043652_ft
BCR_ABL41 Thermofisher scientific Hs03024541_ft
BMI1 Thermofisher scientific Hs00995536_m1
CCNA2 Thermofisher scientific Hs00996788_m1
CCNB1 Thermofisher scientific Hs01030099_m1
CCNB2 Thermofisher scientific Hs01084593_g1
CCNC Thermofisher scientific Hs01029304_m1
CCNE1 Thermofisher scientific Hs01026535_g1
CCNF Thermofisher scientific Hs00171049_m1
CCR9 Thermofisher scientific Hs01890924_s1
CD10.MME Thermofisher scientific Hs00153510_m1
CD11a Thermofisher scientific Hs00158218_m1
CD11c.ITAX Thermofisher scientific Hs00174217_m1
CD123.IL3RA Thermofisher scientific Hs00608141_m1
CD133.PROM1 Thermofisher scientific Hs01009250_m1
CD151 Thermofisher scientific Hs00911635_g1
CD220.INSR Thermofisher scientific Hs00961554_m1
CD24.HSA Thermofisher scientific Hs03044178_g1
NCOR1 Thermofisher scientific Hs01094540_m1
CD26.DPP4 Thermofisher scientific Hs00175210_m1
CD274 Thermofisher scientific Hs01125301_m1
CD276 Thermofisher scientific Hs00987207_m1
CD32.FCGR2B Thermofisher scientific Hs01634996_s1
CD33 Thermofisher scientific Hs01076281_m1
CD34 Thermofisher scientific Hs00990732_m1
CD344.FZD4 Thermofisher scientific Hs00201853_m1
CD352.SLAMF6 Thermofisher scientific Hs01559920_m1
CD38 Thermofisher scientific Hs01120071_m1
CD4 Thermofisher scientific Hs01058407_m1
CD41.ITGA2B Thermofisher scientific Hs01116228_m1
CD49f.ITGA6 Thermofisher scientific Hs01041011_m1
CD56.NCAM1 Thermofisher scientific Hs00941830_m1
CD9 Thermofisher scientific Hs00233521_m1
CD97 Thermofisher scientific Hs00173542_m1
CD99 Thermofisher scientific Hs00908458_m1
CDK6 Thermofisher scientific Hs01026371_m1
CDKN1A Thermofisher scientific Hs00355782_m1
CDKN1B Thermofisher scientific Hs01597588_m1
CDKN1C Thermofisher scientific Hs00175938_m1
CEBPa Thermofisher scientific Hs00269972_s1
CSF1r Thermofisher scientific Hs00911250_m1
CSF2RA Thermofisher scientific Hs00531296_g1
CSF3RA Thermofisher scientific Hs01114427_m1
E2A.TCF3 Thermofisher scientific Hs00413032_m1
EBF1 Thermofisher scientific Hs01092694_m1
ENG Thermofisher scientific Hs00923996_m1
EPOR Thermofisher scientific Hs00959427_m1
ERG Thermofisher scientific Hs01554629_m1
FLI1 Thermofisher scientific Hs00956711_m1
FLT3 Thermofisher scientific Hs00174690_m1
FOXO1 Thermofisher scientific Hs01054576_m1
GAPDH Thermofisher scientific Hs02758991_g1
GATA1 Thermofisher scientific Hs00231112_m1
GATA2 Thermofisher scientific Hs00231119_m1
GATA3 Thermofisher scientific Hs00231122_m1
GFI1 Thermofisher scientific Hs00382207_m1
HES1 Thermofisher scientific Hs01118947_g1
HLF Thermofisher scientific Hs00171406_m1
HMGA2 Thermofisher scientific Hs00171569_m1
HOXA5 Thermofisher scientific Hs00430330_m1
HOXB4 Thermofisher scientific Hs00256884_m1
ID2 Thermofisher scientific Hs04187239_m1
IGF2BP1 Thermofisher scientific Hs00198023_m1
IGF2BP2 Thermofisher scientific Hs01118009_m1
IKZF1 Thermofisher scientific Hs00172991_m1
IL1RAP Thermofisher scientific Hs00895050_m1
IL2RG Thermofisher scientific Hs00953624_m1
IRF8 Thermofisher scientific Hs00175238_m1
ITGB7 Thermofisher scientific Hs01565750_m1
KIT Thermofisher scientific Hs00174029_m1
Lin28B Thermofisher scientific Hs01013729_m1
LMO2 Thermofisher scientific Hs00153473_m1
LYL1 Thermofisher scientific Hs01089802_g1
Meis1 Thermofisher scientific Hs01017441_m1
mKi67 Thermofisher scientific Hs01032443_m1
MPL Thermofisher scientific Hs00180489_m1
MPO Thermofisher scientific Hs00924296_m1
NFIB Thermofisher scientific Hs01029175_m1
Notch1 Thermofisher scientific Hs01062011_m1
Pten Thermofisher scientific Hs02621230_s1
RAG2 Thermofisher scientific Hs01851142_s1
RPS18 Thermofisher scientific Hs01375212_g1
RUNX1 Thermofisher scientific Hs00231079_m1
Shisa2 Thermofisher scientific Hs01590823_m1
Spi1 Thermofisher scientific Hs02786711_m1
Sterile.IgH Thermofisher scientific Hs00378435_m1
TAL1 Thermofisher scientific Hs01097987_m1
THY1 Thermofisher scientific Hs00264235_s1
Tim.3.HAVCR2 Thermofisher scientific Hs00958618_m1
VWF Thermofisher scientific Hs00169795_m1

References

  1. Seita, J., Weissman, I. L. Hematopoietic stem cell: Self-renewal versus differentiation. Wiley Interdiscip Rev Syst Biol Med. 2 (6), 640-653 (2010).
  2. Orkin, S. H., Zon, L. I. Hematopoiesis: An evolving paradigm for stem cell biology. Cell. 132 (4), 631-644 (2008).
  3. Ye, F., Huang, W., Guo, G. Studying hematopoiesis using single-cell technologies. Journal of Hematology & Oncology. 10, 27 (2017).
  4. Hoppe, P. S., Coutu, D. L., Schroeder, T. Single-cell technologies sharpen up mammalian stem cell research. Nature Cell Biology. 16 (10), 919-927 (2014).
  5. Wills, Q. F., et al. Single-cell gene expression analysis reveals genetic associations masked in whole-tissue experiments. Nature Biotechnol. 31 (8), 748-752 (2013).
  6. Velten, L., et al. Human haematopoietic stem cell lineage commitment is a continuous process. Nat Cell Biol. 19 (4), 271-281 (2017).
  7. Wilson, N. K., Nicola, K., et al. Combined single-cell functional and gene expression analysis resolves heterogeneity within stem cell populations. Cell Stem Cell. 16 (6), 712-724 (2015).
  8. Saliba, A. E., Westermann, A. J., Gorski, S. A., Vogel, J. Single-cell RNA-seq: Advances and future challenges. Nucleic Acids Research. 42 (14), 8845-8860 (2014).
  9. Femino, A. M., Fay, F. S., Fogarty, K., Singer, R. H. Visualization of Single RNA Transcripts in Situ. Science. 280 (5363), 585-590 (1998).
  10. Kalisky, T., et al. A brief review of single-cell transcriptomic technologies. Briefings in Functional Genomics. , elx019 (2017).
  11. Crosetto, N., Bienko, M., van Oudenaarden, A. Spatially resolved transcriptomics and beyond. Nature Reviews Genetics. 16, 57 (2014).
  12. Bengtsson, M., Ståhlberg, A., Rorsman, P., Kubista, M. Gene expression profiling in single cells from the pancreatic islets of Langerhans reveals lognormal distribution of mRNA levels. Genome Research. 15 (10), 1388-1392 (2005).
  13. Bengtsson, M., Hemberg, M., Rorsman, P., Ståhlberg, A. Quantification of mRNA in single cells and modelling of RT-qPCR induced noise. BMC Molecular Biology. 9 (1), 63 (2008).
  14. Picelli, S., et al. Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells. Nature Methods. 10, 1096 (2013).
  15. Tung, P. -. Y., et al. Batch effects and the effective design of single-cell gene expression studies. Scientific Reports. 7, 39921 (2017).
  16. Teles, J., Enver, T., Pina, C. Single-cell PCR profiling of gene expression in hematopoiesis. Methods in Molecular Biology. , 21-42 (2014).
  17. Hayashi, T., et al. Single-cell gene profiling of planarian stem cells using fluorescent activated cell sorting and its "index sorting" function for stem cell research. Development, Growth, & Differentiation. 52 (1), 131-144 (2010).
  18. Lang, S., et al. SCExV: A webtool for the analysis and visualisation of single cell qRT-PCR data. BMC Bioinformatics. 16 (1), 320 (2015).
  19. de Klein, A., et al. A cellular oncogene is translocated to the Philadelphia chromosome in chronic myelocytic leukaemia. Nature. 300 (5894), 765-767 (1982).
  20. . indexed-sorting Available from: https://github.com/FlowJo-LLC/indexed-sorting (2016)
  21. Warfvinge, R., et al. Single-cell molecular analysis defines therapy response and immunophenotype of stem cell subpopulations in CML. Blood. 129 (17), 2384-2394 (2017).
  22. Nestorowa, S., et al. A single-cell resolution map of mouse hematopoietic stem and progenitor cell differentiation. Blood. 128 (8), e20-e31 (2016).
  23. Breton, G., et al. Human dendritic cells (DCs) are derived from distinct circulating precursors that are precommitted to become CD1c+ or CD141+ DCs. The Journal of Experimental Medicine. 213 (13), 2861-2870 (2016).
  24. Alberti-Servera, L., et al. Single-cell RNA sequencing reveals developmental heterogeneity among early lymphoid progenitors. The EMBO Journal. 36 (24), 3619-3633 (2017).
  25. Giustacchini, A., et al. Single-cell transcriptomics uncovers distinct molecular signatures of stem cells in chronic myeloid leukemia. Nature Medicine. 23, 692 (2017).
  26. Hansmann, L., Han, A., Penter, L., Liedtke, M., Davis, M. M. Clonal expansion and interrelatedness of distinct B-lineage compartments in multiple myeloma bone marrow. Cancer Immunology Research. 5 (9), 744-754 (2017).
  27. Psaila, B., et al. Single-cell profiling of human megakaryocyte-erythroid progenitors identifies distinct megakaryocyte and erythroid differentiation pathways. Genome Biology. 17 (1), 83 (2016).
  28. Schulte, R., et al. Index sorting resolves heterogeneous murine hematopoietic stem cell populations. Experimental Hematology. 43 (9), 803-811 (2015).
check_url/fr/57831?article_type=t&slug=a-combinatorial-single-cell-approach-to-characterize-molecular

Play Video

Citer Cet Article
Sommarin, M. N., Warfvinge, R., Safi, F., Karlsson, G. A Combinatorial Single-cell Approach to Characterize the Molecular and Immunophenotypic Heterogeneity of Human Stem and Progenitor Populations. J. Vis. Exp. (140), e57831, doi:10.3791/57831 (2018).

View Video